邵慧丽,张 帆,侯菲菲,梁玉琪
(新乡医学院,453003)
互联网技术的发展、各种移动设备的普及、3G的应用、4G的出现、无线应用的多样化等,激发了移动互联网的发展。移动互联网是移动通信技术和互联网技术共同发展的结晶。摩根斯坦利认为,技术转型发展周期一般为10到15年的时间,在经历了个人电脑和桌面互联网的演化之后,目前已经步入了移动互联网时代。[1]可以说,我们已经从基于web1.0封闭的移动互联网、基于web2.0开放的移动互联网,发展到基于web3.0无处不在的移动互联网时代。中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》显示:截至 2014年 6月,中国手机网民规模达 5.27亿,较2013年底增加2699万人,网民中使用手机上网的人群占比提升至 83.4%。[2]可见,移动互联网便捷的信息传播与交互方式正在被广泛地接受,通过解读报告,我们可知以手机网民为主的移动互联网用户规模庞大,成为互联网用户的主要支柱。移动互联网的注入,将为知识经济时代的信息社会增添新的活力。
多样化的移动互联网应用日益丰富,如移动搜索、在线游戏、博客、电子商务、即时通信等这些应用源于互联网而后延伸到移动终端,这成为人们日常生活不可或缺的一部分,不断更新着人们的网络生活。移动互联网除了具有开放、协作、共享的特点外,还有隐私性、便携性、移动性等特点,使其可以为用户开展更高质量、更个性化的网络服务。移动互联网以运动情境为主,办公、学习、休闲娱乐将不局限在固定区域,差旅生活有了移动互联网络的陪伴将不再枯燥。与线下结合紧密的打车、支付等应用支持说明移动互联网行业的全面发展,并迅速向日常生活渗透,深刻地体现以人为本的思想。
移动互联网用户,是指可以利用手机、PAD、笔记本电脑等移动终端随时随地访问互联网,使用互联网应用和网络服务的用户。大型期刊数据库中国知网、万方数据库、维普资讯等已经有了移动终端的应用。作为一种新的社会行为方式,研究移动互联网用户的信息利用行为成为必要。从用户角度来说,可以为移动互联网网民在碎片化时间管理中的信息利用提供一定的导向作用,在日常信息利用中有所作为。从企业和网络运营商角度,可以通过掌握用户的行为特征和属性特征为产业链各方提供参考,挖掘用户兴趣和价值观念以及生活方式,提高核心竞争力,从而达到相当可观的收益,并且可以缩小与其他企业间信息鸿沟现象的存在。[3]从互联网发展方面,大数据背景下通过信息共享,提高我国移动互联网研究的水平,促进互联网行业的整体发展,缩小与其他国家的差距。移动互联网表现出的这些巨大发展潜力,为移动互联网用户的信息利用行为研究注入了新的动力。
有关信息行为的研究层出不穷,不同的学者从不同的角度提出各自的见解。比较有代表性的观点有Wilson提出的信息查询行为理论模型,以及随后对其进一步的完善。信息查询是为了达到目标而需要的结果,模型以用户需求为中心,包括需求表达、信息查询、信息筛选、信息利用等一系列过程。[4]Wilson认为信息利用行为,是人们对现有知识库的合并与重组,这包括一系列的生理和心理行为,如对已经掌握的知识和新信息进行比较的心理活动。[5]Pettigrew则认为信息行为除了以用户为中心的强大核心外,强调认知、社会、组织、情感和语言等因素相互作用的情景,信息行为是基于不同情境的人类交际过程中的一部分。[6]Belkin的观点是认知观在信息检索行为研究中有重要作用。[7]随着计算机技术、网络技术等突飞猛进式的发展,我们已经进入E时代,网络对国民经济的影响日益加深。网络信息行为的研究成为信息行为研究的热点。[8]近年来,国内学者的主要贡献是对网络信息行为的研究。学者叶平浩说明网络环境下的用户信息行为已经成为信息行为研究的热点领域。[9]曹双喜和邓小昭认为网络用户信息行为指网络用户在信息需求和思想动机的支配下,利用网络工具进行网络信息查询、选择、吸收、利用、交流和发布的活动。[10]综合上述观点,信息行为的研究是在主体需求的基础上,为达到目标而进行的主体活动,这需要在掌握主体需求的心理规律基础上进行。信息利用行为是信息能力的具体体现,核心是对信息的吸收,以扩充知识和指导行为、创造新的信息的过程。
我们认为,利用移动终端接入互联网的网民是移动互联网用户信息利用行为研究的主要对象。本文中的移动互联网用户信息利用行为是指以手机、ipad等工具作为移动终端,在感知不足的情况下,为达到主体某种目标,接入Internet或GPRS网络,在需要信息时表现出来的信息获取、信息吸收与利用、信息交流的行为,以满足自身需求。对移动互联网用户的信息利用行为的研究我们参考布鲁克斯的知识结构方程式K(S)+ΔI=K[S+ΔS],绘出移动互联网环境下用户信息利用的行为模型(见图1)。移动互联网用户在原有知识结构下感知不足,产生需求,利用移动终端接入移动互联网,查找信息、浏览信息等。这其中有一个增值的过程,进而选择性利用,达到新的知识结构,在外界刺激下这种新的知识结构又被打破,以此循环往复。
以下将对移动互联网用户的信息利用行为作实证研究,从性别、年龄、学历、所在地区以及用户的移动互联网的使用习惯等方面进行分析,包括一般描述性分析、相关分析和影响因素分析。
问卷结构由用户的基本信息和用户的信息利用行为两部分构成。用户的基本信息有年龄、性别、学历、所在地区和使用的移动终端类型等。用户的信息利用行为具体包括使用的移动互联网服务、移动搜索、移动阅读等。本问卷调查对象是正在使用和曾经使用过移动互联网的网民。
本文采用网络问卷调查法和统计分析法,以随机方式发放问卷,共回收有效问卷325份。应用SPSS19.0软件进行统计描述和统计分析,主要包括对数据的描述性统计分析、卡方检验和Logistic回归分析,利用分类变量的卡方检验分析性别、年龄段、学历、所在地区等对移动互联网用户某些信息利用行为的影响,用Logistic回归分析这些因素对移动互联网用户信息利用行为影响力的大小,认为P<0.05为差异具有统计学意义。
3.2.1 样本的一般描述性分析
(1)样本基本信息。性别分布概况是男性占43.69%(142 人),女性占 56.31%(183 人),女性略高于男性。年龄分布以35岁以下为主,占调查对象的96.62%,其中24岁及以下的占46.46%(151人),25-35岁的占50.15%(163人)。此调查针对高等学历人员展开,分为专科、本科、硕士和博士研究生学历3类,本科及以上学历占调查对象的91.38%。调查对象现居地主要在河南、北京、湖北、江苏、天津、广州等。为便于统计分析,我们把这些地区分为一线城市、二线城市、三线城市和四线城市,所占比例分别是 21.85%(71 人)、43.38%(141 人)、25.54%(83 人)和 9.23%(30 人),此问卷以来自二线城市的样本居多。
(2)样本基本条件信息。移动互联网用户最近半年平均每天使用移动互联网的时间集中在2-4小时和6小时以上,所需费用(通讯费除外)以10-20元居多。有91.69%的用户使用智能手机接入移动互联网,手机网民成为移动互联网用户的主流,这与中国移动互联网络信息中心结论一致。
3.2.2 样本的相关性分析
(1)移动互联网用户信息利用方式分析
表1 移动互联网的利用方式
由表1可知,不同学历用户利用移动互联网的方式差异无统计学意义(P>0.05),不同性别、年龄、地区用户使用移动互联网的方式差异有统计学意义(P<0.05)。考虑到本问卷年龄组35岁以上的调查对象样本量太小,33.3%的单元格期望数少于5,不能排除此组影响调查结果,做进一步处理,P值仍然小于检验水准0.05,可以认为不同年龄组使用移动互联网的方式差异有统计学意义。在本次调查对象中,男女用户关注的重点存在差别,男性用户移动互联网的利用方式主要是浏览新闻(37.32%)和在线聊天(21.13%),女性用户移动互联网的利用方式主要是移动搜索(28.96%)和在线聊天(26.78%)。可见,在线聊天在日常生活中的重要地位,这与即时通信系统的方便快捷是离不开的。其次,2.82%的男性用户使用移动互联网的主要方式是网游,女性则没有。在其他选项中,都有涉及的是工作和学习,而且比例相当。一线城市用户主要目的是移动搜索(36.62%),且明显高于其地区分组用户;二线城市以浏览新闻为主,这与大城市的激烈竞争,用户获取信息的意识强烈有关。不同学历利用方式的无差别性,归因于互联网络的迅速发展及其本身的信息素养水平,使这些高学历用户有能力和机会涉足移动互联网领域。
(2)移动互联网用户信息利用行为分析
本文中移动互联网用户信息利用行为分为信息获取、交流沟通、休闲娱乐、商务交易。信息获取是改变自身知识结构的途径,这里主要指移动搜索和移动阅读,分别占 40.88%(121 例)和 30.07%(89例)。移动搜索是基于移动通讯网络的网络搜索形式,以移动设备为终端接入互联网来获取信息资源。[11]根据 2013 年中国网民搜索行为研究报告[12]来划分移动搜索的主要内容,本次调查数据显示,以生活服务(38.46%)和新闻资讯(34.46%)为主,学习学术占11.38%,网购信息占8.62%,这些几乎含括了移动搜索的全部内容。移动搜索离不开搜索引擎的支持,样本中91.38%(297例)的用户最近首选百度进行移动搜索。
交流沟通是信息共享的重要途径之一,基于社交网络和即时通信系统。在交流工具中,占主要地位的是 QQ(93.54%)和微信(69.85%)。微信自腾讯公司于2011推出以来,后来居上,发展迅速,说明其强大的语音通信功能深受用户欢迎。选择休闲娱乐的用户中有78.44%(131例)选择影音图像类。商务交易行为可以研究用户的移动搜索的网购信息转化为实际购买的行为移动支付支持商务交易的进行,有59.38%样本的选择商城购物时进行移动支付,位居第二位的是手机订票(46.46%)。
3.2.3 影响因素分析
表2 移动互联网用户信息利用程度
为检验使用信息获取、交流沟通、休闲娱乐、商务交易服务对移动互联网的信息利用差异是否具有统计学意义,我们做卡方分析。从表2可知,不同年龄、每月使用移动互联网所需费用(不含通信费)、是否使用信息获取服务、休闲娱乐服务和商务交易服务对移动互联网的利用程度差异的影响无统计学意义(P>0.05)。不同性别、学历、地区、使用年限和是否使用交流沟通服务对移动互联网信息利用程度差异分布有统计学意义(P<0.05)。
考虑到单因素分析没有控制混杂因素的影响,为精确得到影响信息利用行为的因素,结合表2得出的结论,我们以性别、学历、地区、使用年限、是否使用交流沟通服务为自变量做Logistic回归分析(见表3)。由表3可知,控制混杂因素后地区间对移动互联网利用情况没有大的差异(P>0.05),用户的性别、学历高低、使用移动互联网的年限、是否使用交流沟通服务影响用户的利用情况。学历高一级别的用户信息利用程度比其前一级别高1.671倍,使用年限长的用户比其前一年限段的利用程度高2.331倍,使用移动互联交流沟通服务的用户比不使用的利用程度高3.680倍。
表3 影响移动互联网用户信息利用的Logistic回归分析
研究移动互联网用户的信息利用行为,有利于促进信息社会的进一步发展,应对纷繁复杂的大数据时代带来的挑战。从知识结构角度构建移动互联网用户的信息用户行为模型,与搜索引擎结合紧密的移动搜索成为移动互联网信息利用的主流,用户原有知识结构在搜索过程中不断改善。另外,从研究结果可以看出,移动互联网的使用年限和交流沟通服务影响移动互联网的利用情况,交流沟通是不容忽视的因素。移动互联网时代,期待更多数据库的移动终端出现。
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